تقنية الحلول غالبًا ما يكون من الصعب تحديد مزاياها وعيوبها في المراحل الأولى. القدرة على التشغيل، التجربة التي لا بأس بها، والتكلفة غير مبالغ فيها، هذا يكفي للحفاظ على استمراريتها لفترة من الزمن. الاختبار الحقيقي يأتي فيما بعد — تدفق المستخدمين، انفجار البيانات، ارتفاع وتيرة الاستدعاءات، تلك التفاصيل التي تم تجاهلها في البداية ستظهر واحدًا تلو الآخر، وتتحول إلى مفاتيح حاسمة للبقاء أو الانقراض.

طبقة البيانات تقع في هذا الموقع بالذات.

في العديد من التطبيقات، البيانات تبدو كخلفية موجودة بشكل تلقائي. الجميع يركز على كيفية جعل الواجهة الأمامية أكثر سلاسة، وكيفية جعل الوظائف أكثر ذكاءً، وكيفية تحسين النماذج المالية، لكن نادرًا ما يسأل أحد سؤالًا بسيطًا: إذا كانت هذه البيانات ستظل موجودة لفترة طويلة، وتُستدعى بشكل متكرر، وتتداول عبر التطبيقات، هل الهيكل الحالي لا يزال قادرًا على الصمود؟ قد لا تشعر بذلك على المدى القصير، لكن مع تمديد الزمن، لا مفر من مواجهة المشكلة.

السبب في استمراري في متابعة Walrus هو ببساطة لأنه من البداية وضع هذا الأمر على الطاولة.

لا تغليف معقد، ولا سرد مبهر، فقط مسار عملي نسبيًا: في بيئة لامركزية، كيف يمكن تخزين وتوزيع البيانات على نطاق واسع بشكل أكثر كفاءة وموثوقية. قد يبدو الأمر غير جديد، لكن فهم تكلفة، واستقرار، وقابلية التوسع بشكل عميق ليس مهمة سهلة.

من منظور مختلف، إذا نظرنا إلى النظام بأكمله كأنه مبنى يتزايد طوابقه باستمرار، فإن العديد من الحلول تتبع نهج وضع الجدران الخارجية أولاً، ثم ملء الهيكل من الداخل؛ أما منطق Walrus فهو العكس — يبدأ بتأسيس الأساس والأعمدة الحاملة بشكل متين، ثم يفكر في البناء فوقها. هذا الترتيب غير محبوب في البداية، لكنه من منظور التشغيل على المدى الطويل أكثر منطقية.

عندما تبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التنفيذ، ستظهر مزايا هذا النهج تدريجيًا.